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基于免疫进化的多模态优化算法研究
被引量：
5
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作者
杨孔雨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2004年第12期84-87,共4页
结合对生物免疫系统的最新研究成果,基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率,最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示,设计并实现了一个多模态免疫优化算法(MIOA)。算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗...
结合对生物免疫系统的最新研究成果,基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率,最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示,设计并实现了一个多模态免疫优化算法(MIOA)。算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗体相似性抑制。通过对不同的多模态测试函数进行仿真实验,证明算法可以找到多模态问题的多个最优解或尽可能多的局部最优解。通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析,结果表明该算法不仅具有更好的搜索性能,而且计算量也大为减少。
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关键词
免疫进化
多模态优化
亲和度成熟
遗传算法
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职称材料
基于量子的免疫进化算法及收敛性(英文)
2
作者
刘升
王行愚
游晓明
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2006年第4期139-142,共4页
分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制...
分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。
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关键词
量子计算
免疫进化算法
亲和度成熟
马尔可夫链
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职称材料
题名
基于免疫进化的多模态优化算法研究
被引量：
5
1
作者
杨孔雨
机构
山东财政学院计算机信息工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2004年第12期84-87,共4页
基金
山东省教育厅科技计划资助项目 (J0 2F0 6
J0 4A1 2 )
文摘
结合对生物免疫系统的最新研究成果,基于免疫细胞中不同亲和度抗体具有不同的变异率,最终通过不断进化达到亲和度成熟机理的启示,设计并实现了一个多模态免疫优化算法(MIOA)。算法的主要操作算子包括超变异、正选择、记忆细胞产生和抗体相似性抑制。通过对不同的多模态测试函数进行仿真实验,证明算法可以找到多模态问题的多个最优解或尽可能多的局部最优解。通过与同类算法进行比较和计算复杂性分析,结果表明该算法不仅具有更好的搜索性能,而且计算量也大为减少。
关键词
免疫进化
多模态优化
亲和度成熟
遗传算法
Keywords
immune evolution
multi-modal optimization
affinity maturation
genetic algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于量子的免疫进化算法及收敛性(英文)
2
作者
刘升
王行愚
游晓明
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
上海工程技术大学管理学院
出处
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2006年第4期139-142,共4页
基金
National Natural Science Foundation of China (60543005)
文摘
分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。
关键词
量子计算
免疫进化算法
亲和度成熟
马尔可夫链
Keywords
quantum computing
immune evolutionary algorithm
affinity maturation
Markov chain
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于免疫进化的多模态优化算法研究
杨孔雨
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2004
5
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职称材料
2
基于量子的免疫进化算法及收敛性(英文)
刘升
王行愚
游晓明
《广西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2006
0
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职称材料
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参考文献
引证文献
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